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相机记录的是二维的光学信号，人眼体验的是经过视觉系统加工后的三维世界。
瓦恁: 有没有科学解释，为什么越漂亮的地方相机越拍不出那种美，不管是壮丽还是色彩都不及真实 印象最深刻的是有一次在海边，海特别漂亮，落日也是，但是相机里还原的不及真实的一半
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最近图书馆换了新的盆栽，我能明显感受空间发生了一点变化。
以后不会很在意这种事情，现在有些理解为什么很多空间会主动放植物。
绿色、自然元素虽然只是很小的变化，但确实会很大改变人在空间里的感受。
以后不会很在意这种事情，现在有些理解为什么很多空间会主动放植物。
绿色、自然元素虽然只是很小的变化，但确实会很大改变人在空间里的感受。
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什么是判断力？
判断力是：在信息不完整、存在多个可行方案时，先判断自己真正需要解决的问题是什么。
接着理解现实中的关键约束，判断不同路径可能带来的后果。
然后心里有一把尺，知道自己真正重视什么、愿意牺牲什么，在多个都能成立的方案中做出取舍。
最后，让现实反馈继续修正自己的判断。
我越来越觉得，AI 时代真正稀缺的能力之一，就是这条链路。
判断力是：在信息不完整、存在多个可行方案时，先判断自己真正需要解决的问题是什么。
接着理解现实中的关键约束，判断不同路径可能带来的后果。
然后心里有一把尺，知道自己真正重视什么、愿意牺牲什么，在多个都能成立的方案中做出取舍。
最后，让现实反馈继续修正自己的判断。
我越来越觉得，AI 时代真正稀缺的能力之一，就是这条链路。
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判断力的上游，是问题定义。
AI 很强，可以一下子给出一个问题的 10 个解决方案。这个时候，我们需要判断哪个方案最值得走。
但我后来意识到，在选择方案之前，还要先判断一层：
这 10 个方案正在解决的问题，本身值得解决吗？
比如我想做一个 AI 阅读助手，每天自动总结我看过的文章、整理知识、生成笔记。现在让 AI 帮我把这套系统做出来，可能并不困难。
但如果我阅读里更关键的问题，是看了很多内容，却很少在之后的判断和行动中重新用到它们，那继续提高“总结效率”，可能依然没有解决最关键的问题。
AI 执行能力变强以后，有一个风险会变得更隐蔽：一件事情很快就能被做出来，完成感很强，但我们可能还没确认，它到底值不值得做。
AI 很强，可以一下子给出一个问题的 10 个解决方案。这个时候，我们需要判断哪个方案最值得走。
但我后来意识到，在选择方案之前，还要先判断一层：
这 10 个方案正在解决的问题，本身值得解决吗？
比如我想做一个 AI 阅读助手，每天自动总结我看过的文章、整理知识、生成笔记。现在让 AI 帮我把这套系统做出来，可能并不困难。
但如果我阅读里更关键的问题，是看了很多内容，却很少在之后的判断和行动中重新用到它们，那继续提高“总结效率”，可能依然没有解决最关键的问题。
AI 执行能力变强以后，有一个风险会变得更隐蔽：一件事情很快就能被做出来，完成感很强，但我们可能还没确认，它到底值不值得做。
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最近右下腹偶尔有点隐隐的疼，我第一反应居然是：不处理话会不会演变成癌？
后来查了一些数据，才发现自己以前对癌症的认知有点混乱。
癌症和年龄关系很大，二十多岁整体还是发病率较低的阶段。“一生患癌概率不低”“中国每年几百万人患癌”，和“我现在患癌的概率”，其实不是一回事。
腹痛、头痛、疲劳这些症状本身又太常见了。出现一个异常，并不意味着就指向癌症，还要看它是否持续、越来越严重，以及有没有便血、异常消瘦等更有指向性的信号。
对于身体，我真正能控制的大变量是：不吸烟、少酒运动、保持合理体重、长期健康饮食、防晒、感染预防和在适合年龄做有证据支持的筛选。
癌症显然是非常需要认真对待的疾病，但严重性 ≠ 高概率。需要根据概率、症状模式和危险信号来采取合适的行动，而不是「谈癌色变」。
后来查了一些数据，才发现自己以前对癌症的认知有点混乱。
癌症和年龄关系很大，二十多岁整体还是发病率较低的阶段。“一生患癌概率不低”“中国每年几百万人患癌”，和“我现在患癌的概率”，其实不是一回事。
腹痛、头痛、疲劳这些症状本身又太常见了。出现一个异常，并不意味着就指向癌症，还要看它是否持续、越来越严重，以及有没有便血、异常消瘦等更有指向性的信号。
对于身体，我真正能控制的大变量是：不吸烟、少酒运动、保持合理体重、长期健康饮食、防晒、感染预防和在适合年龄做有证据支持的筛选。
癌症显然是非常需要认真对待的疾病，但严重性 ≠ 高概率。需要根据概率、症状模式和危险信号来采取合适的行动，而不是「谈癌色变」。
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